自從1991它出現在編程場景中，比于其他編程語言，Python取得了少有的地位。面向對象，容易學習，使用語法，以及由此產生的低維護成本，是Python持續獲得好評的一部分原因。開源是一個很明顯的優勢，跨平臺的有效性，多目標，垃圾回收(自動的)，代碼的簡潔性，以及整齊的縮進是Python其他的顯著的特點。

　　在過去的十年里，隨著自動化技術的出現，科技最終成為杰出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行雇傭一些開發者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢

　　Python的語法很容易實現那些金融算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。

　　沒有其他語言能像Python這樣適用于數學，Python精通于計算，以及數學和科學中的排列組合問題。Python的第二個特性是表示數字，序列和算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。

　　使用更少的人達到相同的結果以及實現其他編程語言不能實現的事，是Python首要的優點。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。

　　近年來分析學在數據、網絡、金融等領域獲得了突出的地位。應用各種軟件組合起來進行數據收集，數據管理，以及數據分析，得出的結論用作商業決策，業務需求分析等等。分析學用于研究一個產品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大數據，安全，數字和軟件分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要作用的一個延續：

　　在這個信息過載的世界，只有那些可以利用解析數據的優勢來得出見解的人會獲益。Python對于大數據的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發的很多工具都是基于Python來約束大數據塊。分析師們會發現Python并不難學，它是一個強有力的數據管理和業務支持的媒介。

　　使用單一的語言來處理數據有它的好處。如果你以前曾經使用過C++或者Java，那么對你來說，Python應該很簡單。數據分析可以使用Python實現，有足夠的Python庫來支持數據分析。 Pandas是一個很好的數據分析工具，因為它的工具和結構很容易被用戶掌握。對于大數據來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在數據科學領域，Python也因為它的“開發人員友好性”而使其他語言相形見絀。一個數據科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。

　　除了Python在數據分析中那些很明顯的優點(易學，大量的在線社區等等)之外，在數據科學中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數基于網絡的分析，是Python在數據分析領域得以廣泛傳播的主要原因。

　　不論是金融衍生品還時大數據分析，Python都發揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統，軟件工具以及數據流結合在一起，當然也包括R。用Python來對大數據做圖表效果更好，它在速度和幫助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預測分析和統計分析。據福布斯2016年報道，與歷年相比，Python相關的大數據招聘需求同比上漲96.9%。
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